In [1]:
# 모듈 임포트
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import os
import json

import pandas as pd
import numpy as np
import folium
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go

from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,MinMaxScaler, OneHotEncoder, StandardScaler
In [2]:
plt.rcParams["figure.figsize"] = (16,10) 
plt.rcParams['lines.linewidth'] = 2 
plt.rcParams['lines.color'] = 'r' 
plt.rcParams['axes.grid'] = True
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'

용인시 전기차 입지분석 및 지수 개발¶

데이터 로드 및 명세서 기준 컬럼명 변경¶

In [3]:
# load csv1
df1 = pd.read_csv('./data/1.ev_app_resident.csv')

image.png

In [4]:
# 컬럼명 한글변환
df1.columns = ["기준일자" , "요일" , "시도명" , "시군구명" , "행정동코드" , 
               "행정동명" , "셀ID" , "경도" , "위도" , "성별" , 
               "연령" , "앱종류" , "앱실행시간대" , "실행자수" ]
In [5]:
df1.drop(['셀ID','행정동코드'], axis = 1, inplace = True)
In [6]:
df1.시도명 = df1.시도명.apply(lambda x : str(x).replace('4146', '경기도'))
In [7]:
df1['group'] = 1
df1
Out[7]:
기준일자 요일 시도명 시군구명 행정동명 경도 위도 성별 연령 앱종류 앱실행시간대 실행자수 group
0 20220605 7 경기도 용인시 동백1동 127.152250 37.286300 MALE 6 EV라운지 5 3.522 1
1 20220625 6 경기도 용인시 상현2동 127.090080 37.309536 MALE 8 파워큐브차저 2 4.231 1
2 20220614 2 경기도 용인시 포곡읍 127.216600 37.274303 FEMALE 14 EV라운지 1 18.440 1
3 20220619 7 경기도 용인시 신봉동 127.080970 37.323480 MALE 13 EV라운지 2 4.335 1
4 20220624 5 경기도 용인시 상현2동 127.091780 37.306840 MALE 8 EV라운지 4 4.231 1
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
292038 20220605 7 경기도 용인시 상현1동 127.079384 37.304993 MALE 2 EV라운지 3 5.082 1
292039 20220607 2 경기도 용인시 중앙동 127.193080 37.234580 MALE 3 EV라운지 6 4.585 1
292040 20220611 6 경기도 용인시 남사읍 127.170300 37.156097 MALE 13 EV라운지 2 6.452 1
292041 20220618 6 경기도 용인시 양지면 127.286095 37.230280 MALE 9 EV라운지 6 3.071 1
292042 20220618 6 경기도 용인시 풍덕천1동 127.088860 37.326210 MALE 9 하이차저 2 3.667 1

292043 rows × 13 columns

In [8]:
# load csv 2
df2 = pd.read_csv('./data/2.ev_app_activity.csv')

image.png

" 기준일자 " , " 요일 " , " 시군구코드 " , " 시군구명 " , " 행정동코드 " , " 행정동명 " , " 셀ID " , " Cell center X " , " Cell center Y " , " 성별 " , " 연령 " , " 앱웹 " , " 시간 " , " 실행자수 "

In [9]:
# 컬럼명 한글변환
df2.columns = ["기준일자" , "요일" , "시도명" , "시군구명" , "행정동코드" , 
               "행정동명" , "셀ID" , "경도" , "위도" , "성별" , 
               "연령" , "앱종류" , "앱실행시간대" , "실행자수"]
In [10]:
df2.drop(['셀ID','행정동코드'], axis = 1, inplace = True)
df2.시도명 = df2.시도명.apply(lambda x : str(x).replace('4146', '경기도'))
In [11]:
df2['group'] = 2
df2
Out[11]:
기준일자 요일 시도명 시군구명 행정동명 경도 위도 성별 연령 앱종류 앱실행시간대 실행자수 group
0 20220614 2 경기도 용인시 이동읍 127.216920 37.188220 MALE 12 EV라운지 4 3.829 2
1 20220613 1 경기도 용인시 마북동 127.127350 37.303352 MALE 14 EV라운지 1 9.994 2
2 20220602 4 경기도 용인시 동백2동 127.154590 37.268280 MALE 14 EV라운지 4 7.502 2
3 20220606 1 경기도 용인시 남사읍 127.178110 37.174600 MALE 9 EV라운지 4 3.234 2
4 20220608 3 경기도 용인시 죽전1동 127.117645 37.325855 FEMALE 10 EV라운지 5 3.315 2
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
264708 20220621 2 경기도 용인시 모현읍 127.148200 37.308372 MALE 7 EV라운지 2 7.140 2
264709 20220628 2 경기도 용인시 신봉동 127.080400 37.324825 MALE 3 EV라운지 5 21.564 2
264710 20220626 7 경기도 용인시 신갈동 127.090180 37.290607 MALE 12 EV라운지 4 3.502 2
264711 20220620 1 경기도 용인시 성복동 127.073105 37.318040 MALE 14 EV라운지 3 11.406 2
264712 20220601 3 경기도 용인시 구갈동 127.116196 37.277176 MALE 7 EV라운지 4 3.411 2

264713 rows × 13 columns

In [12]:
# load csv3
df3 = pd.read_csv('./data/3.ev_app_activity_resident.csv')

image.png

In [13]:
# 컬럼명 한글변환
df3.columns = ["기준일자" , "요일" , "시도코드" , "시도명" , "시군구코드" , "시군구명" ,
               "행정동코드" , "행정동명" , "셀ID" , "경도" , "위도" ,
               "성별" , "연령" , "앱종류" , "앱실행시간대" , "실행자수"]
In [14]:
df3.drop(['셀ID','시도코드','시군구코드','행정동코드'], axis = 1, inplace = True)
In [15]:
df3['group'] = 3
df3
Out[15]:
기준일자 요일 시도명 시군구명 행정동명 경도 위도 성별 연령 앱종류 앱실행시간대 실행자수 group
0 20220611 6 경기도 용인시 모현읍 127.171880 37.311146 FEMALE 13 EV라운지 1 4.492 3
1 20220605 7 서울특별시 강남구 삼성1동 127.061264 37.509087 MALE 6 EV라운지 4 3.666 3
2 20220602 4 서울특별시 성동구 성수2가1동 127.056560 37.540170 MALE 10 EV라운지 4 3.247 3
3 20220608 3 경기도 용인시 신갈동 127.110490 37.290226 FEMALE 13 EV라운지 3 6.664 3
4 20220608 3 경기도 이천시 호법면 127.386450 37.213290 MALE 11 EV라운지 5 3.945 3
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
293166 20220609 4 경기도 용인시 신봉동 127.074730 37.329315 FEMALE 11 EV라운지 3 3.396 3
293167 20220626 7 경기도 용인시 죽전1동 127.137360 37.333126 MALE 8 EV라운지 6 4.320 3
293168 20220607 2 경기도 성남시 위례동 127.141785 37.471504 MALE 10 EV라운지 4 11.457 3
293169 20220619 7 서울특별시 강남구 역삼1동 127.033035 37.499966 MALE 8 하이차저 5 4.232 3
293170 20220605 7 경기도 용인시 영덕1동 127.072790 37.272970 FEMALE 13 EV라운지 2 5.716 3

293171 rows × 13 columns

In [16]:
# 확인
df1.shape, df2.shape, df3.shape
Out[16]:
((292043, 13), (264713, 13), (293171, 13))
In [17]:
#컬럼명 확인
df1.columns, df2.columns, df3.columns
Out[17]:
(Index(['기준일자', '요일', '시도명', '시군구명', '행정동명', '경도', '위도', '성별', '연령', '앱종류',
        '앱실행시간대', '실행자수', 'group'],
       dtype='object'),
 Index(['기준일자', '요일', '시도명', '시군구명', '행정동명', '경도', '위도', '성별', '연령', '앱종류',
        '앱실행시간대', '실행자수', 'group'],
       dtype='object'),
 Index(['기준일자', '요일', '시도명', '시군구명', '행정동명', '경도', '위도', '성별', '연령', '앱종류',
        '앱실행시간대', '실행자수', 'group'],
       dtype='object'))
In [18]:
# 요일변환
weekday_list = ['월', '화', '수', '목', '금', '토', '일']
df1.요일 = df1.요일.apply(lambda x : weekday_list[x-1])
df2.요일 = df2.요일.apply(lambda x : weekday_list[x-1])
df3.요일 = df3.요일.apply(lambda x : weekday_list[x-1])
In [19]:
# 나이 변환
age_list = [" 10세미만 " , " 10세이상-15세미만 " , " 15세이상-20세미만 " , " 20세이상-25세미만 " , " 25세이상-30세미만 ", 
            " 30세이상-35세미만 " , " 35세이상-40세미만 " , " 40세이상-45세미만 " , " 45세이상-50세미만 " ,
            " 50세이상-55세미만 " , " 55세이상-60세미만 " , " 60세이상-66세미만 " , " 66세이상-70세미만 " , " 70세 이상 "]

df1.연령 = df1.연령.apply(lambda x : age_list[x-1])
df2.연령 = df2.연령.apply(lambda x : age_list[x-1])
df3.연령 = df3.연령.apply(lambda x : age_list[x-1])
In [20]:
# 시간
time_list = ["0시-6시" , "6시-9시" , "9시-12시" , "12시-18시" , "18시-21시" , "21시-24시"]

df1.앱실행시간대 = df1.앱실행시간대.apply(lambda x : time_list[x-1])
df2.앱실행시간대 = df2.앱실행시간대.apply(lambda x : time_list[x-1])
df3.앱실행시간대 = df3.앱실행시간대.apply(lambda x : time_list[x-1])
In [21]:
# 확인
df1.head(2), df2.head(2), df2.head(2)
Out[21]:
(       기준일자 요일  시도명 시군구명  행정동명         경도         위도    성별             연령  \
 0  20220605  일  경기도  용인시  동백1동  127.15225  37.286300  MALE   30세이상-35세미만    
 1  20220625  토  경기도  용인시  상현2동  127.09008  37.309536  MALE   40세이상-45세미만    
 
       앱종류   앱실행시간대   실행자수  group  
 0   EV라운지  18시-21시  3.522      1  
 1  파워큐브차저    6시-9시  4.231      1  ,
        기준일자 요일  시도명 시군구명 행정동명         경도         위도    성별             연령  \
 0  20220614  화  경기도  용인시  이동읍  127.21692  37.188220  MALE   60세이상-66세미만    
 1  20220613  월  경기도  용인시  마북동  127.12735  37.303352  MALE        70세 이상    
 
      앱종류   앱실행시간대   실행자수  group  
 0  EV라운지  12시-18시  3.829      2  
 1  EV라운지    0시-6시  9.994      2  ,
        기준일자 요일  시도명 시군구명 행정동명         경도         위도    성별             연령  \
 0  20220614  화  경기도  용인시  이동읍  127.21692  37.188220  MALE   60세이상-66세미만    
 1  20220613  월  경기도  용인시  마북동  127.12735  37.303352  MALE        70세 이상    
 
      앱종류   앱실행시간대   실행자수  group  
 0  EV라운지  12시-18시  3.829      2  
 1  EV라운지    0시-6시  9.994      2  )

자료형태확인¶

  1. 용인시 거주자의 전기차 충전 앱 실행 292043 rows × 14 columns
  2. 용인시 유동인구의 전기차 충전 앱 실행 264713 rows × 14 columns
  3. 용인시 거주자의 타지역 충전 앱 실행 293171 rows × 16 columns
In [22]:
# 결측치 확인
pd.DataFrame([df1.isna().sum(), df2.isna().sum(), df3.isna().sum()])
Out[22]:
기준일자 요일 시도명 시군구명 행정동명 경도 위도 성별 연령 앱종류 앱실행시간대 실행자수 group
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
In [ ]:

데이터 병합¶

In [23]:
# 총 개수 확인
print(len(df1), len(df2), len(df3), ' = ' , len(df1) + len(df2)+ len(df3))

292043 264713 293171  =  849927
In [24]:
# 병합
df_sum = pd.concat([df1, df2, df3], join = 'outer', axis = 0)
In [25]:
len(df_sum)
Out[25]:
849927
In [26]:
# 병합확인
df_sum.tail(2)
Out[26]:
기준일자 요일 시도명 시군구명 행정동명 경도 위도 성별 연령 앱종류 앱실행시간대 실행자수 group
293169 20220619 일 서울특별시 강남구 역삼1동 127.033035 37.499966 MALE 40세이상-45세미만 하이차저 18시-21시 4.232 3
293170 20220605 일 경기도 용인시 영덕1동 127.072790 37.272970 FEMALE 66세이상-70세미만 EV라운지 6시-9시 5.716 3
In [27]:
df_sum.shape
Out[27]:
(849927, 13)
In [28]:
# 실행자수 소수점 제거.
df_sum.실행자수 = df_sum.실행자수.apply(lambda x : int(x))
In [29]:
# 인덱스 초기화
df_sum.reset_index(drop = True, inplace = True)
In [ ]:

용인시 전기차 충전소 현황 데이터 확인¶

  • 한국환경공단_전기자동차 충전소 정보 // Open API에서 데이터 수집
In [30]:
yong_elc = pd.read_csv('./data/outside/yong_elec.csv')
yong_elc.head()
Out[30]:
Unnamed: 0 충전소명 충전소ID 충전기ID 충전기타입 주소 상세위치 이용가능시간 위도 경도 ... 지역코드 지역구분 상세 코드 충전소 구분 코드 충전소 구분 상세코드 주차료무료 충전소 안내 이용자 제한 이용제한 사유 삭제 여부 삭제 사유
0 0 용인시청 ME174147 1 6 경기도 용인시 처인구 삼가동 556 NaN 24시간 이용가능 37.240666 127.177375 ... 41 41460 A0 A001 N NaN N NaN N NaN
1 1 포곡읍사무소 ME174148 1 6 경기도 용인시 처인구 포곡읍 포곡로 258 NaN 24시간 이용가능 37.278100 127.231259 ... 41 41460 A0 A002 N NaN N NaN N NaN
2 2 죽전휴게소(서울방향) ME178002 1 6 경기도 용인시 수지구 경부고속도로 400 (죽전동) NaN 24시간 이용가능 37.332073 127.104848 ... 41 41460 C0 C001 Y NaN N NaN N NaN
3 3 죽전휴게소(서울방향) ME178002 2 6 경기도 용인시 수지구 경부고속도로 400 (죽전동) NaN 24시간 이용가능 37.332073 127.104848 ... 41 41460 C0 C001 Y NaN N NaN N NaN
4 4 기흥휴게소(부산방향) ME178003 1 6 경기도 용인시 기흥구 공세로 173 (공세동) NaN 24시간 이용가능 37.235656 127.105021 ... 41 41460 C0 C001 Y NaN N NaN N NaN

5 rows × 32 columns

In [31]:
# 결측치 확인
yong_elc.isna().sum()
Out[31]:
Unnamed: 0        0
충전소명              0
충전소ID             0
충전기ID             0
충전기타입             0
주소                4
상세위치           2210
이용가능시간          113
위도                0
경도                0
기관 아이디            0
기관명               0
운영기관명             0
운영기관연락처         116
충전기상태             0
상태갱신일시          193
마지막 충전시작일시     1489
마지막 충전종료일시     1476
충전중 시작일시       1607
파워타입           4457
충전용량           1523
충전방식           1405
지역코드              0
지역구분 상세 코드        0
충전소 구분 코드        19
충전소 구분 상세코드      19
주차료무료            10
충전소 안내         3541
이용자 제한            0
이용제한 사유        1581
삭제 여부             0
삭제 사유          4457
dtype: int64
In [32]:
yong_elc.columns
Out[32]:
Index(['Unnamed: 0', '충전소명', '충전소ID', '충전기ID', '충전기타입', '주소', '상세위치', '이용가능시간',
       '위도', '경도', '기관 아이디', '기관명', '운영기관명', '운영기관연락처', '충전기상태', '상태갱신일시',
       '마지막 충전시작일시', '마지막 충전종료일시', '충전중 시작일시', '파워타입', '충전용량', '충전방식', '지역코드',
       '지역구분 상세 코드', '충전소 구분 코드', '충전소 구분 상세코드', '주차료무료', '충전소 안내', '이용자 제한',
       '이용제한 사유', '삭제 여부', '삭제 사유'],
      dtype='object')
In [33]:
# 1차 삭제할 컬럼 : 
# ['Unnamed']: 0 : 불필요
# ['삭제사유, 파워타입'] : 전체공백, 
# ['주소', '상세위치', '지역코드', '지역구분 상세코드'] : d/t 위경도 exist

yong_elc.drop(['Unnamed: 0', '지역코드', '지역구분 상세 코드', '상세위치', 
               '주소', '삭제 사유', '파워타입', ], axis = 1, inplace = True)
yong_elc.head(5)
Out[33]:
충전소명 충전소ID 충전기ID 충전기타입 이용가능시간 위도 경도 기관 아이디 기관명 운영기관명 ... 충전중 시작일시 충전용량 충전방식 충전소 구분 코드 충전소 구분 상세코드 주차료무료 충전소 안내 이용자 제한 이용제한 사유 삭제 여부
0 용인시청 ME174147 1 6 24시간 이용가능 37.240666 127.177375 ME 환경부 환경부 ... NaN 50.0 단독 A0 A001 N NaN N NaN N
1 포곡읍사무소 ME174148 1 6 24시간 이용가능 37.278100 127.231259 ME 환경부 환경부 ... NaN 50.0 단독 A0 A002 N NaN N NaN N
2 죽전휴게소(서울방향) ME178002 1 6 24시간 이용가능 37.332073 127.104848 ME 환경부 환경부 ... NaN 50.0 단독 C0 C001 Y NaN N NaN N
3 죽전휴게소(서울방향) ME178002 2 6 24시간 이용가능 37.332073 127.104848 ME 환경부 환경부 ... 2.022101e+13 50.0 단독 C0 C001 Y NaN N NaN N
4 기흥휴게소(부산방향) ME178003 1 6 24시간 이용가능 37.235656 127.105021 ME 환경부 환경부 ... NaN 50.0 단독 C0 C001 Y NaN N NaN N

5 rows × 25 columns

In [34]:
# 결측치 재확인
yong_elc.isna().sum()
Out[34]:
충전소명              0
충전소ID             0
충전기ID             0
충전기타입             0
이용가능시간          113
위도                0
경도                0
기관 아이디            0
기관명               0
운영기관명             0
운영기관연락처         116
충전기상태             0
상태갱신일시          193
마지막 충전시작일시     1489
마지막 충전종료일시     1476
충전중 시작일시       1607
충전용량           1523
충전방식           1405
충전소 구분 코드        19
충전소 구분 상세코드      19
주차료무료            10
충전소 안내         3541
이용자 제한            0
이용제한 사유        1581
삭제 여부             0
dtype: int64
In [35]:
# 이용제한 사유
yong_elc[yong_elc['이용제한 사유'].notna()]['이용제한 사유'].value_counts().head(5)
yong_elc.drop('이용제한 사유', axis = 1, inplace = True)
In [36]:
# 충전소 안내
yong_elc[yong_elc['충전소 안내'].notna()]['충전소 안내'].value_counts().head(5)
yong_elc.drop('충전소 안내', axis = 1, inplace = True)
In [37]:
# 주차료 무료 확인
# 살릴 칼럼. 결측치 확인
yong_elc[yong_elc['주차료무료'].notna()].주차료무료.value_counts()
Out[37]:
Y    3391
N    1056
Name: 주차료무료, dtype: int64
In [38]:
# 이마트 
yong_elc[yong_elc['주차료무료'].isna()].충전소명.value_counts()
Out[38]:
용인시 이마트(수지점)      2
용인시 이마트(죽전점)      2
용인시 이마트(용인점)      2
용인시 이마트(보라점)      2
용인시 이마트TR(구성점)    2
Name: 충전소명, dtype: int64
In [39]:
# 이마트 동백점을 제외하고 전부 주차료 유료. > 결측치 N(유료)로 대체
yong_elc.query('충전소명.str.contains("이마트")').주차료무료.value_counts()
Out[39]:
N    22
Y     1
Name: 주차료무료, dtype: int64
In [40]:
# 채우기
yong_elc.주차료무료.fillna('N', inplace = True)
In [41]:
# 결측치 재확인
yong_elc.isna().sum(), yong_elc.head(3)
Out[41]:
(충전소명              0
 충전소ID             0
 충전기ID             0
 충전기타입             0
 이용가능시간          113
 위도                0
 경도                0
 기관 아이디            0
 기관명               0
 운영기관명             0
 운영기관연락처         116
 충전기상태             0
 상태갱신일시          193
 마지막 충전시작일시     1489
 마지막 충전종료일시     1476
 충전중 시작일시       1607
 충전용량           1523
 충전방식           1405
 충전소 구분 코드        19
 충전소 구분 상세코드      19
 주차료무료             0
 이용자 제한            0
 삭제 여부             0
 dtype: int64,
           충전소명     충전소ID  충전기ID  충전기타입     이용가능시간         위도          경도  \
 0         용인시청  ME174147      1      6  24시간 이용가능  37.240666  127.177375   
 1       포곡읍사무소  ME174148      1      6  24시간 이용가능  37.278100  127.231259   
 2  죽전휴게소(서울방향)  ME178002      1      6  24시간 이용가능  37.332073  127.104848   
 
   기관 아이디  기관명 운영기관명  ...    마지막 충전시작일시    마지막 충전종료일시  충전중 시작일시  충전용량  충전방식  \
 0     ME  환경부   환경부  ...  2.022101e+13  2.022101e+13       NaN  50.0    단독   
 1     ME  환경부   환경부  ...  2.022101e+13  2.022101e+13       NaN  50.0    단독   
 2     ME  환경부   환경부  ...  2.022101e+13  2.022101e+13       NaN  50.0    단독   
 
    충전소 구분 코드  충전소 구분 상세코드 주차료무료 이용자 제한 삭제 여부  
 0         A0         A001     N      N     N  
 1         A0         A002     N      N     N  
 2         C0         C001     Y      N     N  
 
 [3 rows x 23 columns])

필요한 컬럼만 선별 후 저장¶

In [42]:
# 필요한 것만 가져오기
# 충전소명, 충전기타입, 위도, 경도, 충전용량, 충전방식, 주차료무료
yong_elc = yong_elc[['충전소명', '충전기타입', '위도', '경도', '충전용량', '충전방식', '주차료무료']]
yong_elc.head(3)
Out[42]:
충전소명 충전기타입 위도 경도 충전용량 충전방식 주차료무료
0 용인시청 6 37.240666 127.177375 50.0 단독 N
1 포곡읍사무소 6 37.278100 127.231259 50.0 단독 N
2 죽전휴게소(서울방향) 6 37.332073 127.104848 50.0 단독 Y
  • 충전기타입 (01:DC차데모, 02: AC완속, 03: DC차데모+AC3상, 04: DC콤보, 05: DC차데모+DC콤보 06: DC차데모+AC3상+DC콤보, 07: AC3상)
  • 충전방식 (단독/동시)
  • 충전용량 kW (3, 7, 50, 100, 200)
In [43]:
yong_elc.isna().sum()
Out[43]:
충전소명        0
충전기타입       0
위도          0
경도          0
충전용량     1523
충전방식     1405
주차료무료       0
dtype: int64
In [44]:
yong_elc[yong_elc.충전용량.isna()].head(3)
Out[44]:
충전소명 충전기타입 위도 경도 충전용량 충전방식 주차료무료
82 강남앤플러스 2 37.271026 127.126097 NaN NaN Y
83 강남앤플러스 2 37.271026 127.126097 NaN NaN Y
84 광교산 한양수자인더킨포크 2 37.334572 127.057609 NaN NaN Y
In [45]:
yong_elc[yong_elc.충전방식.isna()].head(3)
Out[45]:
충전소명 충전기타입 위도 경도 충전용량 충전방식 주차료무료
82 강남앤플러스 2 37.271026 127.126097 NaN NaN Y
83 강남앤플러스 2 37.271026 127.126097 NaN NaN Y
84 광교산 한양수자인더킨포크 2 37.334572 127.057609 NaN NaN Y
In [46]:
# 결측치는 '미상' 으로 수정
yong_elc.fillna('0', axis = 1, inplace = True)
In [47]:
yong_elc.to_csv('./data/파생data/yongin_electro.csv')

데이터 분석¶

  1. df_sum / 통합프레임
  2. yong_elc / 전기차 충전소 프레임
In [48]:
df_sum.head(3)
Out[48]:
기준일자 요일 시도명 시군구명 행정동명 경도 위도 성별 연령 앱종류 앱실행시간대 실행자수 group
0 20220605 일 경기도 용인시 동백1동 127.15225 37.286300 MALE 30세이상-35세미만 EV라운지 18시-21시 3 1
1 20220625 토 경기도 용인시 상현2동 127.09008 37.309536 MALE 40세이상-45세미만 파워큐브차저 6시-9시 4 1
2 20220614 화 경기도 용인시 포곡읍 127.21660 37.274303 FEMALE 70세 이상 EV라운지 0시-6시 18 1
In [49]:
# 요일별 충전앱 실행 현황 비율
# 낮은 가중치
df_sum.요일.value_counts()
Out[49]:
수    148651
목    141411
금    119601
화    119293
토    110572
월    109895
일    100504
Name: 요일, dtype: int64
In [50]:
df_sum.groupby('요일')[['시도명','시군구명','행정동명']].value_counts() / df_sum.shape[0] * 100
Out[50]:
요일  시도명  시군구명  행정동명
금   경기도  용인시   죽전1동    0.549694
               모현읍     0.536164
               역삼동     0.529928
               구갈동     0.521457
               성복동     0.451098
                         ...   
화   강원도  원주시   봉산동     0.000118
               행구동     0.000118
         정선군   사북읍     0.000118
         철원군   근동면     0.000118
         춘천시   신사우동    0.000118
Length: 4824, dtype: float64
In [51]:
df_sum.groupby('요일')['연령'].value_counts() / df_sum.shape[0] * 100,1
Out[51]:
(요일  연령           
 금    50세이상-55세미만     1.877926
      40세이상-45세미만     1.761445
      55세이상-60세미만     1.682144
      45세이상-50세미만     1.571076
      60세이상-66세미만     1.299053
                        ...   
 화    25세이상-30세미만     0.771360
      20세이상-25세미만     0.430743
      15세이상-20세미만     0.369561
      10세이상-15세미만     0.158720
      10세미만           0.010354
 Name: 연령, Length: 98, dtype: float64,
 1)
In [52]:
df_sum.groupby('요일')['앱종류'].value_counts() / df_sum.shape[0] * 100,1
Out[52]:
(요일  앱종류     
 금   EV라운지       11.696299
     하이차저         2.034175
     G차저          0.080830
     파워큐브차저       0.075654
     EV Infra     0.075183
                   ...    
 화   일렉배리         0.007765
     채비           0.006001
     Epit         0.005648
     evWhere      0.000353
     테슬라          0.000353
 Name: 앱종류, Length: 104, dtype: float64,
 1)
In [84]:
# 타시도 실행을 제외한 일자별 실행 총합의 평균
a = int(df_sum.query('group != 3').groupby('기준일자')['실행자수'].sum().mean())
print(f' 일별 평균 앱실행수 : {a} 건')

 일별 평균 앱실행수 : 114520 건
In [ ]:

차트 시각화¶

In [ ]:
In [ ]:
In [53]:
fig = px.pie(df_sum, values = df_sum.요일.value_counts(), 
             names = df_sum.요일.value_counts().index, hole=.3,
             title='요일별 전기차충전앱 실행 현황 비율',
             height = 1000, width = 800)

fig.update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label', textfont_size=20, pull=[0.2, 0, 0, 0])
fig.show()
In [54]:
# 그룹1. 용인시 거주자 동별 충전앱 실행 현황 비율
fig = px.sunburst(df_sum[df_sum.group == 1], path=['시군구명','행정동명'], color='행정동명', values = '실행자수',
                  title='용인시 거주자 동별 충전앱 실행 현황 비율', height = 1000, width = 800)


fig.show()
In [55]:
# 그룹2. 용인시 유동인구에서 동별 충전앱 실행 현황 비율
fig = px.sunburst(df_sum[df_sum.group == 2], path=['시군구명','행정동명'], color='행정동명', values = '실행자수',
                  title='용인시 유동인구 동별 충전앱 실행 현황 비율', height = 1000, width = 800)

fig.update_traces(textfont_size = 15)
fig.show()
In [56]:
# 그룹3. 용인시 거주자의 시외 동별 충전앱 실행 현황 비율
fig = px.sunburst(df_sum[df_sum.group == 3], path=['시군구명','행정동명'], color='행정동명', values = '실행자수',
                  title='용인시 거주자의 시외 동별 충전앱 실행 현황 비율', height = 1000, width = 800)

fig.update_traces(textfont_size = 15)
fig.show()
In [87]:
# 전체 성별 충전앱 실행 현황 비율
fig = px.sunburst(df_sum, path=['성별','앱종류','앱실행시간대'], color='앱실행시간대', values = '실행자수',
                  title='성별-앱종류-시간기준 분류', height = 1000, width = 800)

fig.update_traces(textfont_size = 15)
fig.show()
In [88]:
# 전체 연령 충전앱 실행 현황 비율
fig = px.sunburst(df_sum, path=['앱종류','연령','앱실행시간대'], color='연령', values = '실행자수',
                  title='앱 - 연령 - 시간 기준 빈도 분류', height = 1000, width = 800)

fig.update_traces(textfont_size = 15)
fig.show()
In [59]:
df_sum.head(3)
Out[59]:
기준일자 요일 시도명 시군구명 행정동명 경도 위도 성별 연령 앱종류 앱실행시간대 실행자수 group
0 20220605 일 경기도 용인시 동백1동 127.15225 37.286300 MALE 30세이상-35세미만 EV라운지 18시-21시 3 1
1 20220625 토 경기도 용인시 상현2동 127.09008 37.309536 MALE 40세이상-45세미만 파워큐브차저 6시-9시 4 1
2 20220614 화 경기도 용인시 포곡읍 127.21660 37.274303 FEMALE 70세 이상 EV라운지 0시-6시 18 1
In [60]:
df_sum['실행자수'].describe()
Out[60]:
count    849927.000000
mean          6.125277
std           4.474234
min           3.000000
25%           3.000000
50%           4.000000
75%           8.000000
max         177.000000
Name: 실행자수, dtype: float64
In [61]:
# 성별, 연령은 낮은 가중치
# 완속충전은 급속에 비해 요금의 이점이 있음.
# 급속충전은 완속에 비해 시간적 이점이 있음.
# 앱종류는 EV라운지가 압도적이나 전기차 커뮤니티앱으로 충전소위치파악 및 커뮤니티이용을 위해 사용하는 것으로 판단됨 직접적인 충전결제등과는 무관함.
# 현대 하이차저의 경우 충전소 위치, 충전예약, 충전결제 등을 위해 사용.
In [62]:
# 각 그룹의 일별 행정동 실행자수의 최소최대값 , 평균값, 사분위수 산출
df_sqrt = df_sum.groupby(['group','기준일자','행정동명'])['실행자수'].describe()
df_sqrt
Out[62]:
count mean std min 25% 50% 75% max
group 기준일자 행정동명
1 20220601 구갈동 456.0 5.109649 3.233247 3.0 3.0 3.0 6.0 21.0
구성동 353.0 5.770538 3.849592 3.0 3.0 4.0 7.0 26.0
기흥동 143.0 5.972028 4.090429 3.0 3.0 4.0 8.0 27.0
남사읍 150.0 5.660000 3.301068 3.0 3.0 4.0 7.0 19.0
동백1동 298.0 5.399329 3.750412 3.0 3.0 3.0 7.0 22.0
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
3 20220630 화서2동 1.0 3.000000 NaN 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0
화수2동 2.0 5.000000 2.828427 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0
화양동 7.0 11.000000 6.633250 4.0 6.5 8.0 15.0 22.0
화정1동 3.0 3.000000 0.000000 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0
회현동 26.0 5.000000 3.346640 3.0 4.0 4.0 4.0 20.0

16070 rows × 8 columns

In [63]:
# 리셋인덱스, 컬럼명 재수정
df_sqrt = df_sqrt.reset_index()
df_sqrt.columns = ['group', '기준일자', '행정동명', '카운트', '평균', '편차', '최소', '25%', '50%', '75%', '최대']
df_sqrt.head()
Out[63]:
group 기준일자 행정동명 카운트 평균 편차 최소 25% 50% 75% 최대
0 1 20220601 구갈동 456.0 5.109649 3.233247 3.0 3.0 3.0 6.0 21.0
1 1 20220601 구성동 353.0 5.770538 3.849592 3.0 3.0 4.0 7.0 26.0
2 1 20220601 기흥동 143.0 5.972028 4.090429 3.0 3.0 4.0 8.0 27.0
3 1 20220601 남사읍 150.0 5.660000 3.301068 3.0 3.0 4.0 7.0 19.0
4 1 20220601 동백1동 298.0 5.399329 3.750412 3.0 3.0 3.0 7.0 22.0
In [116]:
sns.lineplot(data=df_sqrt.query('group == 1'), x = '기준일자', y = '카운트', hue= '행정동명')
plt.title('그룹1. 행정동별 일 누적 앱 실행 건 수 추이')
plt.ylabel('일 누적 실행 건 수')
plt.show()
In [118]:
sns.lineplot(data=df_sqrt.query('group == 2'), x = '기준일자', y = '카운트', hue= '행정동명')
plt.title('그룹2. 행정동별 일 누적 앱 실행 건 수 추이')
plt.ylabel('일 누적 실행 건 수')
plt.show()
In [117]:
# 3번그룹은 동이 많아 하지않음.
In [91]:
df_sqrt.기준일자 = df_sqrt.기준일자.astype(str)
In [92]:
df_sqrt.기준일자 = pd.to_datetime(df_sqrt.기준일자, infer_datetime_format=True)
In [93]:
# 각 일자, 지역별 최소 3회에서 최대 177회까지 실행됨
df_sqrt.최소.min(), df_sqrt.최대.max()
Out[93]:
(3.0, 177.0)
In [94]:
# 각 일자, 지역별 평균 실행횟수
df_sqrt.평균.min(), df_sqrt.평균.max()
Out[94]:
(3.0, 23.0)
In [102]:
# 행정동별 총 사용횟수
# 부분 이상치 확인됨
px.box(df_sqrt[df_sqrt.group == 1], x = '카운트', y = '행정동명', height = 800, title = 'group 1.행정동 별 총 앱실행 횟수')
In [103]:
# 행정동별 총 사용횟수
# 부분 이상치 확인됨
px.box(df_sqrt[df_sqrt.group == 2], x = '카운트', y = '행정동명', height = 800, title = 'group 2. 행정동 별 총 앱실행 횟수')
In [90]:
sns.barplot(df_sqrt[df_sqrt.group == 1], y = '행정동명', x = '평균')
plt.show()
In [74]:
# 3은 위치변수가 너무 많아 통합하여 표기
# sns.barplot(df_sqrt[df_sqrt.group == 3], y = '행정동명', x = '평균')
# plt.show()
In [73]:
df_sqrt.to_csv('./data/파생data/df_sqrt.csv')
df_sum.to_csv('./data/파생data/df_sum.csv')
In [ ]: